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모자이크 배경이미지 추출과 적응적 신경망을 이용한 다중 보행자 추적 시스템에 관한 연구
서창진,양황규 한국정보통신학회 2003 한국정보통신학회논문지 Vol.7 No.8
In this paper, we propose a method about the extraction of the pedestrian tracking trajectory in the road and we used the method of mosaic background extraction and adaptive neural network for automatic pedestrian tracking system. We used mosaic background extraction to overcome ghost phenomenon. And we detected pedestrian using differential image analysis. We used adaptive neural network for multiple pedestrian tracking that nonrigid form moving. The ART2 network is capable of detecting the masscenters of moving objects within one frame. The history of neurons positions in the sequential frames approximates the traces of the targets. The experiments done with the network in simulated environment show promising results. 본 논문은 자동 보행자 추적 시스템에 필요한 배경 이미지를 추출하는 방법과 추출되어진 배경 이미지를 이용하여 보행자를 탐지하고 적응적 신경망을 이용하여 보행자의 이동 궤적을 추적하는 시스템을 구현하였다. 본 논문은 고스트(ghost) 현상을 극복하기 위하여 모자이크 배경 이미지 추출 법으로 배경 이미지를 추출하였으며, 보행자의 탐지에 차영상 분석법을 기반으로 하여 보행자를 탐지하였다. ART2 네트워크는 프레임에 존재하는 이동 물체의 중심점을 탐지할 수 있다. 그리고, 이전 프레임에서 탐지되어진 물체의 정보를 이용하여 물체의 이동궤적을 추적할 수 있다. 제안하는 방법으로 실험한 결과 비강체(nonrigid)형태 운동을 하는 보행자를 탐지하고 그 궤적 추적에 대한 실시간 시스템 구성의 가능성에 대하여 알 수 있었다.
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자기조직화 신경망을 이용한 다중 표적 추적에 관한 연구
서창진,김광백 한국정보통신학회 2003 한국정보통신학회논문지 Vol.7 No.6
실세계환경에서 물체를 추적하는 기술은 영상의 지속적인 변화 및 영상데이터 방대함과 처리속도의 문제로 인하여 해결하기 어려운 문제이다. 특히 해상과 같은 환경에서는 더욱 어려운 현실이다. 본 논문에서는 복잡한 환경에서 물체를 추적하고 탐지하기 위한 방법으로 자기조직화 신경망을 사용하여 구성하였다. 본 논문에서의 접근 방법은 코호넨의 자기 조직화 신경망 분석 기법과 영역확장 기법 및 에너지 최소화함수를 이용하여 물체 추적시스템을 구성하였다. 자기조직화 신경망은 하나의 프레임 내에서 이동하는 물체의 중심점을 탐지할 수 있다. 그리고 연속적인 영상에서 이전에 탐지되어진 뉴런의 위치를 이용하여 물체를 추적할 수 있다. 자기조직화 신경망을 이용한 물체 추적의 실험결과 다양한 환경의 변화에서도 물체의 추적이 가능함을 알 수 있었다. Target tracking in a real world situation is difficult problem because of continuous variations in images, huge amounts of data, and high processing speed demands. The problem becomes even harder in the case of sea background. This paper presents an initial study of neural network based method for target detection and tracking in cluttering environment. The approach uses a combination of differential motion analysis, Kohonen self-organizing network and region growing method. The network is capable of detecting the mass-centers of moving objects within one frame. The history of neurons positions in the sequential frames approximates the traces of the targets. The experiments done with the network in simulated environment showed promising results.
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서창진,신지수,김경미 한국통신학회 2008 韓國通信學會論文誌 Vol.33 No.9
캐리어 이더넷은 여러 개의 2계층 매트로 망을 연결하는 광대역 백본망이다. 백본망에서는 복수 개의 스패닝트리를 구성하는 다중 스패닝 트리 프로토콜(Multiple Spanning Tree Protocol : MSTP)을 사용하는데 최근에 간단하면서도 성능이 더 우수한 최단 경로 브리징(IEEE802.1aq - Shortest Path Bridging : SPB)이 제안되었다. SPB는 목적지 노드 당 한 개씩 생성한 최단 경로 스패닝 트리를 따라서 프레임을 전송한다. 그러나 불행하게도 SPB는 목적지 노드마다 한 개의 경로만 설정하기 때문에 망의 상태 변화에 대처하기 위해서 라우팅 경로를 변경 할 수 없다. 만일 목적지 노드별로 복수 개의 경로를 설정한다면 망의 상태에 적응하는 라우팅 방식을 구현할 수 있다. 본 논문은 이 철학을 적용한 라우팅 방식인 목적지 에지 노드 분할을 이용한 스패닝 트리(Edge Node DIvided Spanning Tree : ENDIST)를 제안한다. ENDIST는 에지 노드를 연결된 링크의 수만큼의 서브 노드로 분할하고 각 서브 노드마다 SPB를 사용하여 스패닝 트리를 생성한 후에, 목적지 노드로 향하는 복수 개의 라우팅 경로 중에서 한 개의 라우팅 경로를 망이나 노드의 상태에 따라 플로우 단위로 선택한다. 추가된 트래픽 엔지니어링 기법으로 우리는 백본망에서 지연 시간을 낮추고 처리율(throughput)을 향상시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통해 우리는 최대 부하에서 ENDIST의 처리율이 STP(Spanning Tree Protocol)보다 약 3.4-5.8배, SPB보다 약 1.5-2.0배로 우수하게 동작함을 확인하였다. 특히, ENDIST의 처리율은 우리가 조사한 경우 중 절반에서 별도의 논문에서 이론적으로 계산한 한계치에 매우 근접함을 확인하였다. 이는 ENDIST가 2계층 라우팅의 성능을 획기적으로 향상시켜서 거의 완벽한 스패닝 트리 계열의 라우팅 방식이 되었음을 뜻한다.
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게임 메모리 변조 공격 방지를 위한 블록체인 기반 게임 해킹 탐지 시스템 개발
서창진,이동욱,김진하,이지유 대한전기학회 2022 전기학회논문지 P Vol.71 No.3
The game hack program continues to develop as the online games market expands recently. The current method of game makers to respond to the game hack program is not good in responding to the fact that the behavior of the game users cannot be analyzed individually and the game hack continues to change. In this paper, we propose a system corresponding to the hack program of the memory modulation method, which is the most used among the game hack methods. The proposed system detects hacks by blockchainizing and verifying the main data of the game where memory tampering occurs. Because it is based on the blockchain, it is not easy to hack and manipulate data, so the security and integrity of the system can be effectively guaranteed. In addition, unlike the existing centralized system that verifies on the server, it is a distributed system that users directly verify. Therefore, it is possible to prevent the overload of the server.
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